计算机视觉是指用摄像机和电脑及其他相关设备，对生物视觉的一种模拟。它的主要任务让计算机理解图片或者视频中的内容，就像人类和许多其他生物每天所做的那样。我们可以将其任务目标拆分为：那我们在OpenCV阶段，主要学习图像处理，而图像处理主要目的是对图像的处理，比如平滑，缩放等，想、从而为其他任务（比如“计算机视觉”）做好前期工作。根据上述对计算机视觉目标任务的分解，可将其分为三大经典任务：图像分类、目

如何在只有6万张图像的MNIST训练数据集上训练模型。学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集ImageNet，它有超过1,000万的图像和1,000类的物体。然而，我们平常接触到数据集的规模通常在这两者之间。假设我们想从图像中识别出不同种类的椅子，然后将购买链接推荐给用户。一种可能的方法是先找出100种常见的椅子，为每种椅子拍摄1,000张不同角度的图像，然后在收集到的图像数据集上训练一个分类模型

一、逻辑回归介绍逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归。由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。1. 逻辑回归的应用场景广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号看到上面的例子，我们可以发现其中的特点，那就是都属于两个类别之间的判断。逻辑回归就是解决二分类问题的利器2. 逻辑回归的原理要想掌握逻辑回归，必须

在介绍深度学习之前，我们先看下人工智能，机器学习和深度学习之间的关系：机器学习是实现人工智能的一种途径，深度学习是机器学习的一个子集，也就是说深度学习是实现机器学习的一种方法。与机器学习算法的主要区别如下图所示：传统机器学习算术依赖人工设计特征，并进行特征提取，而深度学习方法不需要人工，而是依赖算法自动提取特征。深度学习模仿人类大脑的运行方式，从经验中学习获取知识。这也是深度学习被看做黑盒子，可解

本文以官网的教程为基础，进行了一定程度的详细描述，并以Android Studio作为重点进行描述，由于安装环境的具体操作变化很快，故本文也仅供参考，文中所涉及的组件及软件版本为ReactNative-v0.67，Android Studio-2020.3.1，阅读时请注意版本对应必须安装的依赖有：Node、JDK 和 Android Studio。虽然你可以使用任何编辑器来开发应用（编写 js

🔥本项目使用Pytroch，并基于ResNet50模型，实现了对天气图片的识别，过程详细，十分适合基础阶段的同学阅读。项目目录结构核心步骤数据处理准备配置文件构建自定义DataSet及Dataloader构建模型训练模型编写预测模块效果展示。

使用手写数字的MNIST数据集如上图所示，该数据集包含60,000个用于训练的样本和10,000个用于测试的样本，图像是固定大小(28x28像素)，其值为0到255。整个案例的实现流程是：首先要导入所需的工具包：1. 数据加载首先加载手写数字图像结果为：数据展示：效果如下所示：神经网络中的每个训练样本是一个向量，因此需要对输入进行重塑，使每个28x28的图像成为一个的784维向量。另外，将输入数据

YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎，接下来我们介绍YOLO 系列算法。Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别

概述这里主要讲述Windows的安装配置，Linux其实跟这个差不多，整体难度很低，跟安装个QQ难度差不多，但是有一点需要强调一下，那就是ElasticSearch相关的所有东西版本必须是一致的，比如本文要安装的是7.6.2版本的，那么kibana也必须是7.6.2版本的，elasticsearch-head仅仅是个可视化界面，版本不做要求（官方也就仅仅一个版本），但是我们下一篇要讲的ik分词器，

图像分类实质上就是从给定的类别集合中为图像分配对应标签的任务。也就是说我们的任务是分析一个输入图像并返回一个该图像类别的标签。假定类别集为categories = {dog, cat, panda}，之后我们提供一张图片给分类模型，如下图所示：分类模型给图像分配多个标签，每个标签的概率值不同，如dog:95%，cat:4%，panda:1%，根据概率值的大小将该图片分类为dog，那就完成了图像分类